import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#绘制三维图像
import mpl_toolkits.mplot3d as p3d

'''
Rossler吸引子生成函数
参数为三个初始坐标，四个初始参数,迭代次数
返回三个一维数组(坐标)
'''
def Rossler(x0,y0,z0,w,p,q,r,T):
  h=0.01
  x=[]
  y=[]
  z=[]
  for t in range(T):
    xt=x0+h*(-w*y0-z0)
    yt=y0+h*(w*x0+p*y0)
    zt=z0+h*(q+z0*(x0-r))

    #x0、y0、z0统一更新
    x0,y0,z0=xt,yt,zt
    x.append(x0)
    y.append(y0)
    z.append(z0)
  return x,y,z


def main():
  #设定参数
  w=1
  p=0.165
  q=0.2
  r=10
  #迭代次数
  T=20000
  #设初值
  x0=1
  y0=0
  z0=0
  # fig=plt.figure()
  # ax=p3d.Axes3D(fig)
  x,y,z=Rossler(x0,y0,z0,w,p,q,r,T)
  Rs=plt.subplot(121,projection="3d")
  Rs.scatter(x,y,z,s=5)
  Rs.set_xlabel('x(t)')
  Rs.set_ylabel('y(t)')
  Rs.set_zlabel('z(t)')
  Rs.set_title('x0=1 y0=0 z0=0')
  # plt.axis('off')
  #消除网格
  Rs.grid(False)
  #初值微小的变化
  x0=1
  y0=0
  z0=0.00001
  xx,yy,zz=Rossler(x0,y0,z0,w,p,q,r,T)
  ax=plt.subplot(122,projection="3d")
  ax.scatter(xx,yy,zz,s=5)
  ax.set_xlabel('x(t)')
  ax.set_ylabel('y(t)')
  ax.set_zlabel('z(t)')
  ax.set_title('x0=1 y0=0 z0=0.00001')
  ax.grid(False)
  plt.show()
  t=np.arange(0,T)
  plt.scatter(t,x,s=1)
  plt.scatter(t,xx,s=1)
  plt.show()

if __name__=='__main__':
  main()